问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1、K线小于20、股价为18.5元。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要依据技术面指标对股票进行筛选，振幅大于1表明该股票存在波动性，K线小于20表示该股票短期内处于低位，股价为18.5元是限制选股范围的条件。
有何风险？
该选股逻辑忽略了股票的基本面、财务状况等因素，可能存在选错或漏选的情况。同时，随着时间推移，18.5元的价格条件可能无法持续适用，存在选股结果不准确的风险。
如何优化？
可以加入其他技术指标和形态识别方法，如MACD、RSI、均线金叉等等，或者结合基本面和财务数据等多种因素进行选股。在股价条件上可以设置一定的范围，比如在一定价格区间内寻找符合条件的股票。同时，要注意维护选股逻辑的实时性和准确性，以提高筛选准确率和投资安全性。
最终的选股逻辑
改进后的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- K线小于20；
- 股价在一定价格区间内；
- 综合考虑多个技术指标和形态识别；
- 结合基本面、财务和行业状况等因素；
- 限制风险，保证投资安全。
同花顺指标公式代码参考
以下是在同花顺上实现该选股策略的指标公式代码：
c1:=(HIGH-LOW)/C>0.01;
c2:=KONGB<20;
c3:=C>=10 AND C<=20.5; // 股价在10元到20.5元之间，可根据需求调整
SELECTOR:=c1 AND c2 AND c3;
RESULT:=SELECTOR;
其中，C表示收盘价。
Python代码参考
以下是Python实现该选股策略的选股逻辑：
# 计算指标
amplitude = (high - low) / close.shift(1)
selector1 = amplitude > 0.01
selector2 = df['KONGB'] < 20
selector3 = (df['close'] >= 10) & (df['close'] <= 20.5) # 股价在10元到20.5元之间，可根据需求调整
selected_stocks = selector1 & selector2 & selector3
# 综合选择
selected_stocks = pd.DataFrame({'code': code, 'selected': selected_stocks})
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks['selected']]
selected_stocks = selected_stocks.sort_values('volume', ascending=False)
selected_stocks.drop('volume', axis=1, inplace=True)
return selected_stocks['code'].tolist()
通过计算指标并进行综合选择，可以根据实际情况和投资策略进行相应的优化和改进。
## 如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。
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